What makes this idea reasonable? Reconceptualizing student cognition
Notice bibliographique
Résumé
Constructivism is common in all realms of science education parlance, including science education research, science teacher education, and science teaching. Though constructivism presupposes that students are not “empty vessels” to be filled, the language about educating students overwhelmingly reflects this notion. According to conceptual metaphor theory, sentences like, “I will deliver a lecture,” “she soaked up knowledge like a sponge,” and “they lack the knowledge necessary,” consist of metaphors that bely an understanding of learning as transactional; ideas are objects, the mind is a bounded container, and teaching and learning is a transaction. These metaphors subconsciously impact how we understand and approach teaching and learning. Having a transactional understanding of teaching and learning makes it difficult to understand, develop, and implement truly constructivist pedagogies. It also results in perceiving students using a knowledge deficit framework. It is easy, then, to blame students for not knowing what was taught. The knowledge was given, put out there, delivered, etc., but they did not “get it.” Awareness of this disconnection between speech, understanding, and actions, as well as knowing how the mind works, is important for creating more effective teaching and learning. Reflecting on the metaphors we use for teaching and learning can help us avoid perceiving students within a deficit framework. This shift in perception helps us to ask more useful questions as education researchers and fundamentally changes our responsibilities as instructors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,064 |
| Communication savante | 0,021 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».